V2EX Captcha Recognizer Extension

自动识别并填写 V2EX 注册 / 登录 / 重设密码 等页面的验证码

实现原理

1. V2EX 的验证码的设计在 阻挠肉眼识别 和 便于模式识别 两方面都达到了很高的水准。前者无需赘言，后者用之前项目做过的本地模式识别库简单测试，识别率非常高。

2. 前者使这个功能成为一个迫切的需求，后者使自动识别成为技术上的可能，但还仅仅是可能。

3. 但最重要的一点是，当验证码地址 https://www.v2ex.com/_captcha?once={number} 和 Cookie 不变的情况下，可以反复获取文字相同，但是重绘过的图片。

1. 所以可以进行多次识别进行比较来增加准确度。图片数在 10 张左右时，准确率已经可以接受；当图片数超过 20 张时，几乎达到了 100%的准确度，完全可以用作自动登录。

实现步骤

1. 获取 N 张验证码图片
2. 使用 Canvas 将多张图片组合成一张
3. 使用 百度 OCR 或者 GOOGLE CLOUD VISION API 进行在线识别
4. 比较返回的结果列表，获取每个位置出现频次最高的字符

关于百度 OCR 和 GOOGLE CLOUD VISION

1. 前者容错高，后者精度高。通俗点来说，前者给多么混乱的图片，都会尝试识别并返回出点什么结果来，后者则更容易返回空结果；但是同样条件下，后者返回的结果更精确。
2. 前者每天有 500 条免费额度，所以扩展里自带了一个百度 OCR 的 AppId，可以开包即用。而后者每个月只有 1000 条免费额度，没有包含，可以在 Popup 里自己设置。

Thanks to

1. Angular 4
2. Gulp
3. Clarity
4. baidu-aip-sdk
5. GOOGLE CLOUD VISION

Build

To build the project you need to run the following node commands:

• npm install -g @angular/cli gulp
• npm install
• gulp

因为有 node-sass 的依赖，而 node-sass 又需要 node-gyp
node-gyp 在 Windows 上 Build 需要 Python 2.7 和 Visual C++ Build Tools

Release

不想安装环境或者不想 Build 的，可以直接到 Release 下载扩展包，在 扩展页面 chrome://extensions/ 加载已解压的扩展程序即可。

Github

https://github.com/gragrance/v2exCaptchaRecognizer